基于NSST变换的多模态医学图像融合算法研究的开题报告.docx

基于NSST变换的多模态医学图像融合算法研究的开题报告
一、选题背景与意义
随着医学影像技术的不断发展，医学图像融合技术已成为医学影像处理领域的研究热点。医学图像融合技术通过将来自不同模态的医学图像融合为一张图像，能够使医生从综合信息更全面、更立体的角度了解患者病情，同时也可以提高医学图像在疾病诊断、治疗方案制定和手术指导等方面的准确性和可靠性。
在多模态医学图像融合过程中，一般需要对原始图像进行选择性分解，选择一部分系数进行融合，而另一部分系数则直接复制到融合图像上，避免融合过程对原始图像的干扰。NSST（Non-subsampledShearletTransform）变换是一种局部时频分析的变换方法，具有良好的多尺度和多方向性特点，因此在处理多模态医学图像融合问题时具有很好的应用前景。
因此，本文将探究基于NSST变换的多模态医学图像融合算法，尝试通过改进传统图像融合算法，提高图像融合结果的质量和准确性，为医学影像应用提供更好的帮助和支持。
二、主要研究内容
本文的主要研究内容包括以下几个方面：
1.综述医学图像融合技术的研究现状和发展趋势。
2.深入探究NSST变换的理论和方法，以及在图像处理中的应用。
3.分析传统的医学图像融合算法存在的问题和不足之处，并提出基于NSST变换的多模态医学图像融合算法，探索其可行性和优越性。
4.设计并实现算法的具体步骤，包括对原始图像进行NSST变换分解，确定融合系数选择的方法，以及融合后的重构过程。
5.对比实验结果与传统方法的性能表现，验证所提出的算法的有效性和可靠性。
三、研究方法和方案
本文采用的研究方法包括理论分析和实验验证两个方面。其中，理论分析主要针对NSST变换的理论和方法进行深入研究，阐述其在多模态医学图像融合中的应用情况和优势；实验验证则主要是通过对真实多模态医学图像进行融合，并与传统方法进行对比分析，比较其融合效果和图像质量。
具体研究方案如下：
1.理论分析
首先对医学图像融合技术进行综述，了解研究现状和发展趋势，明确本文研究目的和意义；然后深入探究NSST变换的理论和方法，包括NSST变换的定义、性质、构造和特点等内容；最后分析传统多模态医学图像融合算法的不足之处，为之后改进算法提供基础。
2.算法设计
根据NSST变换的特点和多模态医学图像融合的需求，设计一种基于NSST变换的医学图像融合算法，具体步骤包括：
（1）对原始医学图像进行NSST变换分解，得到各层系数；
（2）根据所选用模态类型和应用需求，选择需要融合的系数层，另一些系数层则复制到融合图像上，避免对原始图像的干扰；
（3）将所选用的系数层进行加权融合，得到融合系数；
（4）将融合系数再进行逆NSST变换，得到融合后的图像。
3.实验验证
选取真实多模态医学图像，分别采用传统的图像融合算法和基于NSST变换的算法进行对比实验。其中，评价指标包括结构相似度（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等，比较各种算法的性能表现和成果质量。
四、研究计划和进度安排
本文研究计划周期为一年，具体进度安排如下：
第一季度：完成医学图像融合技术的综述和NSST变换的理论分析，确定研究目标和方案。
第二季度：开始研发基于NSST变换的多模态医学图像融合算法，编写算法设计的详细说明文档。
第三季度：完成算法代码编写、调试和优化，开始进行实验验证。
第四季度：对实验数据进行分析和处理，撰写研究论文，准备开题答辩。
五、预期研究成果
预期研究成果包括以下三个方面：
1.完成医学图像融合技术的综述和NSST变换的理论分析，了解相关研究现状和发展趋势，为本文研究提供理论支持和指导。
2.设计并研发基于NSST变换的多模态医学图像融合算法，并对真实医学图像进行实验验证，验证算法的有效性和可靠性，提出改进方案。
3.撰写学位论文一篇，展示本文研究成果和分析，具有较高的学术价值和应用前景。